python标准库学习-random

想想这么多年，也是没有好好梳理一下自己的知识体系，以至于总是会有书到用时方恨少的遗憾。

最近既然有学习的动力，干脆就趁着这份工作不是特别忙的机会，写一点东西吧，也理理自己的逻辑思维能力。

 

python有哪些库？

这个问题呢可以参照http://blog.csdn.net/python_wangjunji/article/details/8689297这篇博文来看。

当然咯，首先要先推荐一个可厉害的学习程序：Dash。学编程必备查询库，各种语言，专治“我要看源码病”。

那第一篇呢，我就先选关于数学方面的库来写了。第一个库就选random，以后每个库，就看random到哪个写哪个了，也是相当任性。

用random来产生这样一个序列的源码呢如下：

#生成序列

import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
import random

def getpylib():
　　url='https://docs.python.org/3.7/py-modindex.html'
　　mysource=urllib2.urlopen(url)
　　soup=BeautifulSoup(mysource,'lxml')
　　pythonlib=soup.find_all('code')
　　pylib=[value.string for value in pythonlib]
　　return pylib

 

#随机确定序列号

def randomlearn(mylib):
　　value=random.choice(mylib)
　　return value

 

#删除已看过序号

def removelearn(mylib,value):   

　　try:       

　　　　mylib.remove(value)   

　　 except Exception:       

　　　　pass

 

#输出要看的模块

if __name__=='__main__':
　　mylib=getpylib()
　　mylearn=randomlearn(mylib)
　　print mylearn
　　removelearn(mylib,mylearn)

 

random库学习：

random.seed(a=None,version=2)

设置随机数种子

整数用：

random.randrange(start,stop[,step])

random.randint(a,b)

序列用：

random.choice(seq)　　　　　　随机挑选一个元素

random.shuffle(x,[,random])　　随机排序

random.sample(population,k)　　随机挑选K个元素

浮点数：

均匀分布

random.random()　　　　随机生成一个实数（0，1）

random.uniform(a,b)　　随机生成一个实数（a,b）

符合统计分布：分布状态与数学原理参照统计学相关理论

random.betavariate(alpha,beta)　　贝塔分布

random.expovariate(lambd)　　指数分布

random.gammavariate(alpha,beta) 伽马分布

random.gauss(mu,sigma)　　高斯分布

random.normalvariate(mu,sigma)　　正态分布

 

random.SystemRandom()，这个与系统相关

random库在生成随机内容时非常有用。python采用的伪随机数算法是MersenneTwiste

 

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　　socket